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Enregistrement W4387729625 · doi:10.1002/ajim.23545

Using a severity threshold to improve occupational injury surveillance: Assessment of a severe traumatic injury‐based occupational health indicator across the International Classification of Diseases lexicon transition

2023· article· en· W4387729625 sur OpenAlexaff
Jeanne M. Sears, Tristan Victoroff, Stephen M. Bowman, Suzanne M. Marsh, Marija Borjan, Anna Reilly, Alicia M. Fletcher

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Industrial Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignUniversity of Illinois at ChicagoMichigan Department of Health and Human ServicesWashington State UniversityNorth Carolina Department of Health and Human ServicesMinnesota Department of HealthPennsylvania Department of HealthWashington State Department of Labor and IndustriesNational Institute for Occupational Safety and HealthGeorgia Department of Public HealthU.S. Department of StateTexas Department of State Health ServicesState of Connecticut Department of Public HealthNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineOccupational safety and healthInjury preventionEmergency medicineOccupational injuryEffect modificationPoison controlInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Traumatic injury is a leading cause of death and disability among US workers. Severe injuries are less subject to systematic ascertainment bias related to factors such as reporting barriers, inpatient admission criteria, and workers' compensation coverage. A state-based occupational health indicator (OHI #22) was initiated in 2012 to track work-related severe traumatic injury hospitalizations. After 2015, OHI #22 was reformulated to account for the transition from the International Classification of Diseases, 9th Revision, Clinical Modification (ICD-9-CM) to ICD-10-CM. This study describes rates and trends in OHI #22, alongside corresponding metrics for all work-related hospitalizations. METHODS: Seventeen states used hospital discharge data to calculate estimates for calendar years 2012-2019. State-panel fixed-effects regression was used to model linear trends in annual work-related hospitalization rates, OHI #22 rates, and the proportion of work-related hospitalizations resulting from severe injuries. Models included calendar year and pre- to post-ICD-10-CM transition. RESULTS: Work-related hospitalization rates showed a decreasing monotonic trend, with no significant change associated with the ICD-10-CM transition. In contrast, OHI #22 rates showed a monotonic increasing trend from 2012 to 2014, then a significant 50% drop, returning to a near-monotonic increasing trend from 2016 to 2019. On average, OHI #22 accounted for 12.9% of work-related hospitalizations before the ICD-10-CM transition, versus 9.1% post-transition. CONCLUSIONS: Although hospital discharge data suggest decreasing work-related hospitalizations over time, work-related severe traumatic injury hospitalizations are apparently increasing. OHI #22 contributes meaningfully to state occupational health surveillance efforts by reducing the impact of factors that differentially obscure minor injuries; however, OHI #22 trend estimates must account for the ICD-10-CM transition-associated structural break in 2015.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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